隐私计算框架的架构和技术要点
隐语架构一览
完备性：集合了各种隐私计算的技术
低耦合：层与层之间低耦合，可以单独使用
开放性：不同的专业人员可以只负责自己的那一块
隐语架构拆解
产品层
具体的产品
算法层
PSI/PIR
PSI
PIR
Data Analysis
Federated Learning
计算层
SPU
HEU
TEEU
密码原语YACL（密码库）
资源层
kuscia
互联互通
跨域管控
结语
隐语实训营笔记 第三讲
2024-03-22
56
版权
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简介：
隐私计算框架“隐语”提供全面的隐私保护技术，包括PSI、PIR和联邦学习等算法，层次间低耦合，支持开放合作。产品层包含多样化应用，计算层涉及SPU、HEU、TEEU及密码库YACL，资源层有kuscia管理，强调互联互通和跨域管控，旨在实现安全的数据协作。
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隐私计算通过开源促进数据要素安全流通，解决外循环中的信任问题。隐语开源项目旨在实现数据可用不可见、可算不可识、可控可计量的原则，统一产品度量标准，降低接入难度，构建完备的信任链，以推动数据的开放与共享。
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**摘要：**
本文探讨了数据可信流通的概念，强调了数据来源确认、使用范围界定、流程追溯和风险防范的重要性。数据流通分为内循环（安全域内）和外循环（跨域），其中外循环面临黑客攻击、内部泄露和数据滥用等风险。为建立技术信任，提出了身份验证、利益对齐、能力预期和行为审计四点要求，涉及隐私计算、可信计算等技术。隐语作为隐私计算框架，提供服务以支持数据安全流通，通过开源降低接入门槛，并具备统一架构、原生应用、开放拓展、高性能和多轮安全验证等优势。开源隐语助力解决数据权属和信任问题，促进数据要素的安全流通。
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